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摘要：本发明的目的是：提出一种基于生成式人工智能模型的算法，该算法以增强前肝脏MRI图像作为输入，无需造影剂，高效快速地输出肝脏的多期相动脉期，门静脉期，延迟期和肝胆特异期增强图像，联合T2WI,DWI形成简化版肝脏扫描方案。为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于生成式AI的无需造影剂的简化版肝脏磁共振成像方法。本发明通过建立基于稳定扩散模型StableDiffusion，SD的深度学习模型，以增强前MRI图像为输入，以各期相增强图像为金标准训练模型，在模型训练完成后，即可通过输入任意增强前图像，从而由模型输出四期相肝脏增强图像。结合常规的经MRI扫描采集获得的T2WI和DWI，即可形成简化版肝脏磁共振成像方案。
主权项：1.一种基于生成式AI的无需造影剂的简化版肝脏磁共振成像方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、构建由矢量量化变分自编码器以及去噪扩散概率模块组成的稳定扩散模型，通过矢量量化变分自编码器的编码器将原始图像进行降维，得到隐空间数据，再由去噪扩散概率模块实现在隐空间的图像翻译，最后通过矢量量化变分自编码器的解码器对去噪扩散概率模块生成的隐空间数据进行解码，完成图像生成；第二步、对第一步所构建的稳定扩散模型进行训练，训练得到四个独立的稳定扩散模型，以增强前图像为这四个稳定扩散模型的输入，由四个稳定扩散模型分别生成四个增强后期相图像；第三步、部署第二步训练得到的四个稳定扩散模型，由四个稳定扩散模型基于实时输入的增强前图像进行推理。
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百度查询： 复旦大学附属中山医院 基于生成式AI的无需造影剂的简化版肝脏磁共振成像方法
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